В последнее время, когда речь заходила о беспилотных автомобилях, чаще всего тут же звучали названия таких компаний, как Google, Toyota и Baidu. Поднимались вопросы морали и этики - стоит ли разрешать бортовым системам принимать решение, кто выживет в случае неизбежной аварии - водитель или пешеход, нарушитель ПДД или большая группа случайных прохожих.

Теперь о себе напомнил Ford. Американский гигант объявил о том, что ему удалось решить одну из наиболее значимых проблем робомобилей - навигацию в темноте.

В испытаниях использовался один из роботизированных Ford Fusion - автомобиль передвигался ночью по неосвещенной дороге и с выключенными фарами. Чтобы увидеть такое транспортное средство, стороннему наблюдателю потребовался бы прибор ночного видение. Задача испытаний - убедиться в том, что системы управления не создадут сюрпризов владельцу в случае, если автомобиль попадет в кромешную тьму.

Тесты проходили на закрытом треке, который был предварительно размечен, чтобы автомобиль мог установить свое первоначальное положение. У разработчиков всё получилось! Двигаясь со скоростью почти в 100 км/ч, Ford не испытывал затруднений с навигацией.

Почему это важно? Во-первых, речь идет об условиях, в которых водитель-человек не смог бы действовать столь же эффективно. Учитывая то, что робоавтомобили не выпустят на улицы, пока они не научатся водить лучше людей, достижение Ford можно назвать очередным прорывом в разработке систем автономной навигации.

Эффект был достигнут при помощи LiDAR Ultra Puck производства Velodyne (разработка DARPA). Устройство расширило границы обзора робомобиля на дополнительные 200 метров, повысило точность моделирования и картографирования. Тем не менее, технология не самостоятельна - автомобилю требуются размеченные маршруты и камеры, чтобы определять свое местоположение. В некоторых случаях можно обойтись без последних - повышая точность лазерных дальномеров и качество программного обеспечения.

В настоящее время 30 роботизированных автомобилей Ford проходят испытания в Калифорнии, Аризоне и Мичигане. Проект стартовал в далеком 2005 году на конкурсе DARPA. С тех пор удалось уменьшить лидары и заметно улучшить ПО.